基于多源数据融合和机器学习的富硒矿泉水靶区预测方法

本发明公开了基于多源数据融合和机器学习的富硒矿泉水靶区预测方法，涉及数据处理技术领域，首先通过对目标区域进行网格化划分，获取多源遥感影像数据，从而获取各子区域的潜在富矿表征值，并据此确定相应的取样参数。随后，依据不同取样参数实施定点收集测量数据以筛选潜在富硒指示区。最后，通过对初步栅格图进行误差修正，同时结合地质线上监测与遥测动态数据进行实时反馈预警，确保预测精度与时效性。通过融合多源数据，不仅实现了对地表和浅层地下富硒潜力的精细化空间刻画，还显著提高了富硒矿泉水靶区预测的准确性与可靠性。